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SQL 优化模式:EXPLAIN 分析、索引策略、N+1 解决、查询改写。受 wshobson/agents(38k★ MIT)启发。
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把技能当可训练参数:像训练神经网络一样训练 agent 技能(epochs/batchsize/learning rate/验证门禁,但不碰模型权重)——rollout→reflect→aggregate→select→update→evaluate 循环、候选编辑仅在严格改善 held-out 验证分时接受、文本学习率预算、零推理时模型调用、部署紧凑 best_skill.md。受 microsoft/SkillOpt(MIT)启发。
Token optimizer for DeepSeek Harness — condense your context, keep the essence
把长文本渲染成图片发送来压缩 LLM 输入 token(DeepSeek 视觉模型、每图 384 token 封顶)— text-as-image token compression for DeepSeek Harness
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